Con questo Post prosegue la serie di articoli dedicati all'esame delle problematiche presenti in un contesto Retail legate all'approvigionamento dei punti vendita. L'autore si è occupato del problema in diverse aziende utilizzando svariate soluzioni software.
In questo articolo esaminiamo il primo degli elementi che deve caratterizzare un sistema di replenishment per il Retail.
Si tratta del sistema di definizione di ampiezza e profondità di assortimento da cui ogni meccanismo deve partire. In apparenza si tratta di un problema semplice. Basta definire e memorizzare le quantità che devono essere presenti in ogni negozio di ogni articolo.
Già, ma come fare se gli articoli sono diverse migliaia e i negozi centinaia? I numeri da definire possono diventare rapidamente diversi milioni.
Inoltre, cosa si intende veramente per quantità? Quantità minima? Quantità media? Quantità massima? Quantità di facing?
La risposta a queste domande passa dal concetto di Clustering.
Il Clustering nel retail
Le tecniche di Clustering (o Cluster Analysis) sono utilizzate per identificare, all'interno di una fenomenologia frammentata e complessa, dei sottoinsiemi all'interno dei quali si possa riconoscere un comportamento uniforme. Nel mondo del retail, questo significa riconoscere gruppi di negozi che hanno performance di vendita uniformi o simili per gruppi di prodotti.
I gruppi di prodotti da utilizzare nella cluster analysis possono essere identificati per marchio, per categoria merceologica, per target o per qualunque altro discriminante che possa avere senso nello specifico ambito di business. La segmentazione dell'offerta, infatti, è un problema che attiene prima di tutto al branding ed al marketing complessivo, piuttosto che all'analisi quantitativa legata alle problematiche di replenishment.
Una volta identificati i gruppi su cui basare la cluster analysis, si può procedere alla determinazione dei gruppi omogenei di negozi. Per fare ciò si possono analizzare le vendite realizzate in passato dai vari negozi ottenendo una gerarchia divisa in livelli (l'ideale è che si vada da 3 a 5 livelli circa) sulla base delle performance di vendita. In questo modo si può, ad esempio, identificare i negozi appartenenti alle classi A, B e C rispetto al marchio MyBrand. Gli stessi negozi, rispetto al marchio YourBrand, potrebbero essere classificati in modo diverso; ad esempio il negozio 127, classificato A per il marchio MyBrand potrebbe essere invece classificato B per il marchio YourBrand.
Una volta identificati i cluster di negozio si procede alla definizione dei valori di profondità ed ampiezza dell'assortimento. I negozi di classe A avranno sicuramente un'ampiezza ed una profondità maggiore dei negozi di classe C, in quanto le loro potenzialità di vendita sono superiori. Mentre l'ampiezza di gamma è, almeno in parte, condizionata dal merchandising del produttore, la profondità di assortimento deriva da calcoli statistici e dall'applicazione di obiettivi di livello di servizio.
Come identificare i cluster
La determinazione dei cluster è argomento di studio statistico per nulla banale, in quanto il problema esiste in un ampio spettro di ambiti di interesse, dalla medicina alla ricerca petrolifera. Per questo motivo su Wikipedia sono presentati più di venti metodologie di clustering, nessuna delle quali è realmente adottabile senza l'ausilio di un buon software.
Una tecnica poco scientifica, ma che può essere adottata tramite un semplice foglio Excel, consiste nel decidere a priori i percentili di divisione dei negozi. Ad esempio, stabilita la sequenza 30-60-100 assegneremo alla classe A i pochi negozi che, insieme, hanno raggiunto il 30% delle vendite, nella classe B i negozi che hanno contributi a raggiungere il 60% delle vendite e nella classe C i negozi residuali. Utilizzando questo metodo, però, occorre spesso creare dei cluster "borderline" per ospitare negozi che performano molto meglio degli altri e che, di conseguenza, rischierebbero di essere approvvigionati con scorte insufficienti.
La determinazione di livelli di scorta
Normalmente i livelli di scorta che si vuole definire per ogni referenza in assortimento sono:
- il cosiddetto "facing", cioè il numero di pezzi che sia presenta a scaffale in ogni momento per garantire il "visual" desiderato.
- il livello di scorta di sicurezza che si vuole mantenere, che è frutto del livello di servizio desiderato e del lead time. Più alto è il livello di servizio desiderato, più alta è la scorta di sicurezza che si deve mantenere, ed allo stesso tempo meno frequente è l'approvvigionamento e più alta è la necessità di scorta di sicurezza. La scorta i sicurezza dovrebbe essere "on top" al facing, in quanto il facing dovrebbe essere una scorta da considerarsi intoccabile, ma esigenze finanziarie fanno si che spesso il facing sia considerato come parte della scorta di sicurezza.
- il livello massimo di scorta che si vuole avere a negozio, che deve essere sicuramente superiore alla scorta di sicurezza, ma il cui livello dipende essenzialmente dal consumo medio giornaliero previsto e dalla frequenza di riapprovvigionamento.
Processo di determinazione dell'assortimento
Riassumendo, un'azienda di Retail dovrebbe, per prima cosa:
- raggruppare i propri prodotti secondo le discriminanti di analisi che meglio rappresentino l'approccio di marketing adottato
- calcolare i cluster di negozio utilizzando metodi empirici o sfruttando le capacità di software specifico
- per ogni combinazione gruppo/cluster definire il facing di ogni referenza presente nel gruppo
- per ogni referenza nel gruppo/cluster calcolare, sulla base della media e, soprattutto, della varianza dei consumi l'appropriata scorta di sicurezza compatibile con i livelli di servizio desiderati
- per ogni referenza nel gruppo/cluster definire il livello massimo di scorta sulla base della media dei consumi, del tempo di approvvigionamento e tenendo conto delle restrizioni finanziarie.
L'adozione di questo approccio conduca alla determinazione di una matrice di gruppi/cluster utilizzabile per valutazioni finanziarie e di confronto con la concorrenza. Per quanto complessa possa essere questa matrice, sarebbe comunque molto più semplice e numericamente meno imponente di quella derivante dalla combinazione prodotto/punto vendita da cui si dovrebbe partire.
Naturalmente questa matrice dovrebbe essere mantenuta costantemente aggiornata, sia per gestire l'ingresso in assortimento di nuove referenze, sia per collocare e monitorare i nuovi negozi. Inoltre la necessità di manutenzione potrebbe essere anche dovuta al modificarsi delle performance dei vari negozi dovuti al mutare della domanda o del management di negozio.
